pedestrian 第2页

2015 kitti 数据集_KITTI 数据集

字段一：type物体类别：‘Car’,‘Van’,‘Truck’,‘Pedestrian’,‘Person_sitting’,‘Cyclist’,‘Tram’,‘Misc’or‘DontCare’注意，

Mark大叔·2022-12-11 10:22

基于毫米波雷达（mmWave Radar）和摄像头融合（Camera Fusion）的行人检测（Pedestrian Liveness）

PedestrianLivenessDetectionBasedonmmWaveRadarandCameraFusion下载链接：https://www.pure.ed.ac.uk/ws/portalfiles/portal/289946438/Pedestrian_Liveness_LI_DOA18072022

EDPJ·2022-12-10 20:28

F2DNet: Fast Focal Detection Network for Pedestrian Detection

F2DNet论文标题:F2DNet:FastFocalDetectionNetworkforPedestrianDetection论文地址:https://arxiv.org/abs/2203.02331论文源码:https://github.com/AbdulHannanKhan/F2DNet.凯撒斯劳滕工业大学CVPR2022Introduction本次工作提出F2DNet，一种新型的两阶段检

Fwenxuan·2022-12-09 07:56

Paddlehub行人检测

pypi/simpleimportpaddlehubashubimportcv2importospedestrain_detector=hub.Module(name="yolov3_darknet53_pedestrian

氿柒·2022-12-07 14:06

评估行人行动预测的基准——Benchmark for Evaluating Pedestrian Action Prediction

评估行人行动预测的基准——BenchmarkforEvaluatingPedestrianActionPredictionDateofConference:3-8Jan.2021DateAddedtoIEEE*Xplore*:14June2021DOI:10.1109/WACV48630.2021.00130Authors：IuliiaKotseruba，YorkUniversity；AmirRa

我是BQ·2022-12-05 19:31

Spatio-Temporal Graph Transformer Networks for Pedestrian Trajectory Prediction【ECCV】

1.前言最近准备开始搞机器学习算法，加入到自己的研究课题中，因为行人预测传统模型建立比较困难，看到了一篇ECCV论文，采用了时空结构的Transformer,于是花了一周时间读了这篇论文跟代码的结构，基本理清了思路，原理跟代码的对应关系。Transformer来源于变形金刚，因为EnconderDeconder类似于变形金刚拆解跟组装.AttentionisAllyouneed!很帅2.论文框架3

RockWang.·2022-12-01 15:25

【ECCV2020】Spatio-Temporal Graph Transformer Networks for Pedestrian Trajectory Prediction

【ECCV2020】用于行人轨迹预测的时空图Transformer网络摘要了解人群运动动力学对于现实世界的应用至关重要，例如监控系统和自动驾驶。这是具有挑战性的，因为它需要对具有社会意识的人群空间交互和复杂的时间依赖性进行有效建模。我们认为注意力是轨迹预测的最重要因素。在本文中，我们提出了STAR，这是一个时空图tRans-former框架，它仅通过注意机制来处理轨迹预测。STAR通过TGConv

今天也是菜醒的一天·2022-12-01 15:25

STAR/star.py——【Spatio-Temporal Graph Transformer Networks for Pedestrian Trajectory Prediction】

Spatio-TemporalGraphTransformerNetworksforPedestrianTrajectoryPrediction代码梳理importcopy#导入拷贝库importnumpyasnp#导入数值计算库,以后调用采用np缩写importtorch#导入torch库包含一些常用的数据类型importtorch.nnasnn#导入torch中的网络层以后调用采用nn缩写,例

RockWang.·2022-12-01 15:24

【论文笔记】：LLA: Loss-aware Label Assignment for Dense Pedestrian Detection

LLA论文笔记LLA:Loss-awareLabelAssignmentforDensePedestrianDetection代码Summary标签分配策略对检测器的性能影响很大，现有研究都是在常规的通用目标检测上做，不适用于密集行人检测场景。作者提出了一种简单有效的分配策略，称为损失感知的标签分配（LLA），以提高人群场景中行人检测的性能。LLA首先计算每个锚点与GT对之间的分类（cls）和回归

Activewaste·2022-11-28 13:23

【目标检测】LLA: Loss-aware label assignment for dense pedestrian detection【标签分配】

总结本文提出了一种用于行人目标检测的标签分配策略，具体来说，主要有以下几步流程。构建代价矩阵。通过网络的前向传播得到网络的输出，CclsC^{cls}Ccls,CregC^{reg}Creg，构建代价矩阵C=Ccls+λ∗CregC=C^{cls}+\lambda*C^{reg}C=Ccls+λ∗Creg选取代价矩阵中的前TOPK个候选框(即loss比较小的)，作为正样本，其他的为负样本。为了加速

gorgeous_wxd·2022-11-28 13:15

解读：WIDER Face and Pedestrian Challenge人脸检测部分论文+代码集合

数据集：WIDERFace1PyramidBox1803_PyramidBox:AContext-assistedSingleShotFaceDetector.论文：https://arxiv.org/pdf/1803.07737.pdfGitHub：https://github.com/EricZgw/PyramidBox1)思想简介联系上下文（head，body）检测hardfaces(遮挡、

oneDjango·2022-11-24 15:15

解析SCUT FIR Pedestrian Dataset数据

一、前言最近解析SCUTFIRPedestrianDataset数据，发现只有matlab的解析代码，使用起来非常不方便，开源的教程基本没有Python的解析，这里自己写了一个，二、解析代码2.1解析官方给的txt文档#传入官方txt文档路径，返回解析好的字典格式内容defprocess_txt(txtpath):"""传入原始txt文件路径，解析文件walk_person：走路的人ride_pe

五小白·2022-11-23 02:08

【论文-目标追踪】BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking

基本信息BoT-SORT:RobustAssociationsMulti-PedestrianTrackingpapercode(论文基于YOLOX、代码还增加了YOLOv7)原repo最近没啥更新，个人更新的代码repo。使用体验1、图稍大一些是真的慢，慢的主要原因是CMC获取帧运动纠正参数时，默认downscale=2时，单帧耗时居然3.6s，不能忍。基本上倍数缩小产生时间指数的变化。所以可以

there2belief·2022-11-22 14:48

Stacked Homography Transformations for Multi-View Pedestrian Detection相关工作翻译

摘要多视角行人检测旨在从多个摄像机视角预测鸟瞰图（BEV）占用地图。这项任务面临两个挑战：如何建立从视图到BEV地图的3D对应关系，以及如何跨视图收集占用信息。在本文中，我们提出了一种新的叠加单应变换（SHOT）方法，其动机是通过叠加单应来近似3D世界坐标中的投影。我们首先构造一组变换，用于将视图投影到不同高度级别的地平面。然后，我们设计了一个软选择模块，以便网络学习预测变换堆栈的可能性。此外，我

zzzzz忠杰·2022-11-21 00:22

KITTI数据集-label解析

一、kitti数据集，label解析16个数代表的含义：第1个字符串：代表目标的类别'Car','Van','Truck','Pedestrian','Person_sitting','Cyclist'

HHHHGitttt·2022-11-19 17:52

百度Apollo自动驾驶感知模块学习笔记、入门

包含物体的点云、多边形轮廓（Polygon）、类别（vehicle,bicycle,pedestrian,truck等）、分类置信度、方向（航向角：参考文章）、长宽、速度等。

Aaron永辉·2022-11-17 17:45

KITTI数据集--label解析与传感器间坐标转换参数解析

一、kitti数据集，label解析16个数代表的含义：第1个字符串：代表物体类别'Car','Van','Truck','Pedestrian','Person_sitting','Cyclist',

苏源流·2022-10-29 01:13

AAAI——Disentangled Multi-Relational Graph Convolutional Network for Pedestrian Trajectory Prediction

用于行人轨迹预测的分解多关系图卷积网络论文来源：AAAI2021论文链接：https://www.aaai.org/AAAI21Papers/AAAI-1677.BaeI.pdf代码链接：无摘要行人轨迹预测是人类环境中自主导航和社交机器人所需的重要任务之一。以前的研究集中在估计单个行人的社会力量上。然而，他们没有考虑行人群体的社会力量，这导致了过度碰撞的避免问题。为了解决这个问题，我们提出了一个用

我与王哥并进·2022-10-18 07:37

Python+OpenCV行人密度计数检测系统

1.pedestrian_footfall_counter

索炜达.猿创·2022-09-05 07:18

yolov5+Deepsort实现目标跟踪

一、参考资料项目源码pytorchyolo5+Deepsort实现目标检测和跟踪工程落地YoloV5+deepsort+Fast-ReID完整行人重识别系统（三）yolov5-deepsort-pedestrian-countingYolov5

花花少年·2022-05-21 07:19

NMS by Representative Region: Towards Crowded Pedestrian Detection by Proposal Pairing

NMSbyRepresentativeRegion:TowardsCrowdedPedestrianDetectionbyProposalPairingAbstract1.IntroductionPedestrian2.RelatedWorks3.Method4.Experiments5.结论Abstract尽管最近在行人检测方面已经取得了重大进展，但是在拥挤场景中的行人检测仍然具有挑战性。行人之

things ing...·2022-03-17 07:06

基于yolov5的行人检测跟踪与社交距离预测（pedestrian detection and social distance prediction）

基于yolov5的行人检测跟踪与社交距离预测（pedestriandetectionandsocialdistanceprediction）基本功能：通过距离分类人群的高危险和低危险距离。#课程设计#SocialDistancingbasedonYOLOv5.环境要求：Cythonnumpy==1.17opencv-pythontorch>=1.5matplotlibpillowtensorboa

踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。·2022-03-07 07:35

KITTI Pointpillars 3D目标检测结果解释

包括Car、pedestrian、Cyclist三类目标。黄色框表示KITTI官方的四种目标检测评估指标，即bbox(2D),bev,3d,aos。

Alpha_Da·2022-02-20 07:35

Pedestrian detection 行人检测文章及相应源码code资料整理

记录我这里主要在原版上面补充了一些文章的源码地址与搜集的大部分sota算法的性能比较,因为我主要用的caltech行人数据集,所以主要加的性能比较是在这个数据集上的. 地址在这里;

原来可以不用真名_f64d·2021-05-14 11:43

HOG+ADABOOST方式训练头肩检测模型

训练的文件夹中包含的文件正样本负样本pos.txtneg.txt建立一个新文件夹，可以取名为Pedestrian，在Pedestrian文件夹下再建立pos和neg文件夹，用于存放正负样本，xml文件夹用于训练后生成的模型的存放位置

Vivian_yolo·2021-04-26 03:37

4月近期阅读书籍摘记

有关学习、自控力、专注力、记忆力的书籍普通的/平凡的mediocre,second-rate,average,indifferent,inferior,middling,ordinary,pedestrian

进击的Unicorn·2021-04-20 00:15

行人属性数据集pa100k_人物属性小结

Pedestrian-Attribute-Recognition一些基于VesPA，WPAL的行人属性识别方法。PA-100K和RAP用于训练。

曲继风·2020-12-29 04:46

Strong_Baseline_of_Pedestrian_Attribute_Recognition的readme.md的译文

1.行人属性识别论文：RethinkingofPedestrianAttributeRecognition:RealisticDatasetswithEfficientMethod.考虑到各种SOTA基准存在巨大的性能差距，因此我们提供了坚实而强大的基准进行公平比较。2.更新20200901添加了infer.py文件3.依赖的python库scipy==1.4.1torch==1.4.0（pyto

葑歆·2020-11-30 15:37

行人属性

RAPDataset（目前较权威的行人属性识别数据集）共41585张行人样本，包含69个二分类属性和3个多分类属性https://github.com/IEC-lab/Pedestrian-Attribute-Recog

ukakasu·2020-11-11 15:01

【行人检测】High-level Semantic Feature Detection: A New Perspective for Pedestrian Detection/CSP

论文：《High-levelSemanticFeatureDetection:ANewPerspectiveforPedestrianDetection/CSP》CVPR2019论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.02948v1代码：https://github.com/liuwei16/CSP非官方pytorch实现：https://github.com/lw3962

zhw864680355·2020-09-16 04:17

High-level Semantic Feature Detection: A New Perspective for Pedestrian Detection

High-levelSemanticFeatureDetection:ANewPerspectiveforPedestrianDetectionWeiLiu·ShengcaiLiao·IrtizaHasanpaper:http://arxiv.org/abs/1904.02948code:https://github.com/liuwei16/CSP非官方pytorch实现:https://git

未完城·2020-09-16 04:04

Robust Multi-Resolution Pedestrian Detection in Traffic Scenes(翻译）

身为想入门的研究人员，最重要的事情就是发表文章。为了督促自己，也为了给大家带去一点思考，偶决定开一个小专题《小超教你写文章》系列，以第一篇翻译为始，以发表一篇文章为终，一步步探究如何写出一篇文章并发表。今天是一个开始，下面是一篇翻译，中科院自动化所关于行人检测的文章，发表在2013年的CVPR上。20140323：RobustMulti-ResolutionPedestrianDetectioni

tianmochao13·2020-09-16 03:36

Bi-box Regression for Pedestrian Detection andOcclusion Estimation

一个回归fullbody，一个回归visiblepart。分数融合方式。关键就是中间那个p^1hat。其实就是把原来的正分相加，负分相加，再做softmax。对proposal是否是

Super Mars·2020-09-16 03:23

Real-Time Pedestrian Detection With Deep Network Cascades

BMVC2015实时行人检测Cascades+CNN本文主要是参考文献【4】中采用soft-cascade，并结合不同复杂度的CNN网络得到即快又准的行人检测系统。在Cascades前面我们使用下面的小网络：在Cascades后面我们使用下面的大网络：weemploythesoft-cascadefromBenensonetal.[4]toevaluateallpatchesinanimagean

cv_family_z·2020-09-16 02:45

Scale-aware Fast R-CNN for Pedestrian Detection

Scale-awareFastR-CNNforPedestrianDetection(Scale-awareFastR-CNN进行行人检测)本篇论文对FastR-CNN进行了改进，利用训练阶段得到的scale-aware权值将一个large-scalesub-network和small-scalesub-network合到一个统一的框架中。一个objectproposal的高度用来估计这两个sub

ScarecrowLiu·2020-09-16 02:41

CityPersons: A Diverse Dataset for Pedestrian Detection

https://arxiv.org/abs/1702.056932019.2.23-2019.3.21.baseline2.提升小目标检测的5个方法3.CityPerson数据集的generalization

Muqianli·2020-09-16 02:56

Real-Time Pedestrian Detection with Deep Network Cascades

Abatract我们提出一种新的实时对象检测方法，利用深层神经网络的精度和级联分类器的效率。深层网络已被证明在分类任务方面表现优异，而且无需设计特殊的特征，他们在原始像素输入上的操作能力是非常有吸引力。然而，在inference时间，深层网络的声誉是非常低的。在本文中，我们提出了一种将深度网络和快速特征级联的方法，既快速又准确。我们将其应用于具有挑战性的行人检测任务。我们的算法以每秒15帧的速度实

xiaofei0801·2020-09-16 02:07

行人检测(Pedestrian Detection)资源整理

一、论文综述类的文章：[1]D.Geronimo,andA.M.Lopez.Vision-basedPedestrianProtectionSystemsforIntelligentVehicles,BOOK,2014.[2]P.Dollar,C.Wojek,B.Schiele,etal.Pedestriandetection:anevaluationofthestateoftheart[J].I

浙商大机器学习实验室-凉水煮茶·2020-09-16 02:57

行人检测论文汇总

fromhttp://www.pedestrian-detection.com/2014S.Tang,M.AndrilukaandB.Schiele,"DetectionandTrackingofOccludedPeople

TTransposition·2020-09-16 02:17

论文阅读2(CVPR2019):Adaptive NMS:Refining Pedestrian Detection in a Crowd

原论文链接:AdaptiveNMS:RefiningPedestrainDetectioninaCrowd针对行人检测中目标过于密集的问题，文中提出了一种自适应的非极大值抑制的检测方法，通过定义目标周围的密集程度采用不同的方法，并且设计了一个subnetwork去学习密集的置信度。该方法在单阶段和双阶段检测中都得到了较好的结果。超市、机场和车站的人比较密集对于目标检测来说是一个不小的挑战，目前很多

qq_33326349·2020-09-16 02:58

[阅读笔记] Occluded Pedestrian Detection Through Guided Attention in CNNs

一作是ShanshanZhang。要解决的是行人检测里的遮挡问题。理解：人体的不同部位在特征图上对应不同的通道。这是对于遮挡模式的定义。理解：用Attentionnet回归occlusionpattern。Attentionnet的结构从(a)(b)(c)三个里面选。(a）selfattentionnet就是自注意力࿰

Super Mars·2020-09-16 02:25

Mask-Guided Attention Network for Occluded Pedestrian Detection

https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Pang_Mask-Guided_Attention_Network_for_Occluded_Pedestrian_Detection_ICCV

Super Mars·2020-09-16 02:53

论文解读《Comparing bicycling and pedestrian mobility》（一）

Comparingbicyclingandpedestrianmobility:Patternsofnon-motorizedhumanmobilityinGreaterBoston作者：ChristianBongiornoa,b,DanieleSantuccia,c,FabioKona,d,⁎,PaoloSantia,e,CarloRattia期刊：《JournalofTransportGeog

小兜同学在TJU·2020-08-24 19:50

转：行人检测(Pedestrian Detection)资源

yuyin86·2020-08-24 05:38

How Far are We from Solving Pedestrian Detection?

1.Introduction近年来，对象检测受到了极大关注。行人检测是一个规范的子问题，由于其多样的应用，仍然是研究的热门话题。尽管对行人检测进行了广泛的研究，最近的文章仍然显示出显著的改进，表明尚未达到饱和点。在本文中我们分析了state-of-the-art与新创建的humanbaseline之间的差距（第3.1节）。结果表明，在达到人类表现之前，仍然需要有十倍的改善。我们的目的是调查哪些因素

xiaofei0801·2020-08-24 04:26

[论文解读]CVPR2019|Adaptive NMS:Refining Pedestrian Detection in a Crowd

题目：AdaptiveNMS:RefiningPedestrianDetectioninaCrowd作者：SongtaoLiu、DiHuang、YunhongWangMotivation:作者认为SoftNMS与GreedyNMS一样，只能在一定程度上解决目标不被NMS筛掉；如果降低阈值则会导致准确率下降。因此提出AdaptiveNMS。Relatedworks:先定义一个objectdensit

一碗白开水一·2020-08-24 04:48

行人检测：Is Faster R-CNN Doing Well for Pedestrian Detection？论文笔记

背景FasterR-CNN对于objectdetection效果很好，但是对于detectingpedestrian效果一般专门为pedestriandetection设计的RPN作为一个独立的pedestriandetector表现很好，但是在把这些生成的proposals送入FastR-CNN分类器时表现很差传统的pedestriandetectors大多是hand-craftedfeatur

VoNho·2020-08-24 03:14

【论文解读】行人检测：What Can Help Pedestrian Detection?（CVPR'17）

前言本篇文章出自CVPR2017，四名作者为TsinghuaUniversity，PekingUniversity,外加两名来自Megvii（旷视科技）的大佬。文章中对能够帮助行人检测的extrafeatures做了诸多分析，并且提出了HyperLearner行人检测框架（基于FasterR-CNN改进），在KITTI&Caltech&Cityscapes数据集上实现了极为优秀的性能。论文：htt

weixin_30588729·2020-08-24 03:04

深度卷积神经网络的行人检测 (pedestrian detection)

行人检测(pedestriandetection)是智能交通视频分析的基础技术之一。1现有的方法基于HOG方法基于DPM基于卷积神经网络基于HOG方法已经研究了很多年，有一些现成的代码实现，速度看起来也是比较快的，可以做到500帧每秒的检测速度（640*480，GTX295）。基于DPM的方法其实也是基于HOG的，只不过为行人的图像构建可以变形的模型，这样在检测行人的时候更为鲁棒。基于DCNN的模

taneijia·2020-08-24 02:01

Caltech Pedestrian Detection Benchmark

传送门：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/CaltechPedestrians/环境：ubuntu，matlab下载toolbox及评估代码#!/bin/bash#downloadtoolboxgitclonehttps://github.com/pdollar/toolboxpdollar_toolbox#downloadevaluatio

kepcum·2020-08-24 01:36

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